Cognitive Testing and Exercise to Assess the Readiness to Return to Play After a Concussion
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction The decision to clear an athlete to return to play (RTP) after a concussion is critical given the potential consequences of premature RTP. Accordingly, this study aimed to investigate more sensitive ways to assess readiness for RTP. We examined postexercise cognitive assessment in recently concussed and asymptomatic university athletes who were cleared to RTP. Methods Forty recently concussed athletes and 40 control athletes without a history of concussion participated in the study. Athletes completed a switch task preexercise and postexercise (20 min on an ergometer at 80% maximal heart rate). A series of one-way ANOVA were performed to compare accuracy and response time between the concussion and the control groups on the switch task. Given that the clinical recovery of the participants in the concussion group could be heterogeneous, we also ran χ 2 tests to identify the presence of subgroups. Specifically, we aimed to determine whether a group difference existed in the proportion of concussed participants who underperformed. Results No difference between the concussion and control groups was observed for reaction time. However, a significant group difference was found for accuracy, with athletes from the concussion group exhibiting lower accuracy relative to the control group. Irrespective of condition (rest, postexercise), up to 30% of athletes from the concussion group were 2 SD lower when compared with the control group's average score. A third of the athletes only exhibited deficits after exercise. Conclusions Our results highlight the importance of considering interindividual differences in recovery trajectories. Although asymptomatic and cleared to RTP, an important portion of athletes had not completely recovered from their concussion. Fortunately, these athletes can be readily identified by using sensitive cognitive tests administered after a moderate-to-vigorous exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».